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          • 本申請(qǐng)公開了一種空間車位處理方法、裝置、車輛以及存儲(chǔ)介質(zhì),以解決傳統(tǒng)方案成本高,且精度難以保證的技術(shù)問題。方法部分包括:根據(jù)目標(biāo)機(jī)動(dòng)車的第一視覺感知結(jié)果,識(shí)別并篩選出有效的機(jī)動(dòng)車集,所述機(jī)動(dòng)車集包括所述目標(biāo)機(jī)動(dòng)車左側(cè)/右側(cè)有效的機(jī)動(dòng)車;根據(jù)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N瞼板腺狀態(tài)識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。本申請(qǐng)的方法包括:獲取正常在體瞼板腺在預(yù)設(shè)的可見光波段和預(yù)設(shè)的短波紅外波段上的第一樣本光譜信息,和異常在體瞼板腺在預(yù)設(shè)的可見光波段和預(yù)設(shè)的短波紅外波段上的第二樣本光譜信息;根據(jù)...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種字符識(shí)別方法、電子設(shè)備及車輛,所述方法包括:獲取待識(shí)別圖像;生成所述待識(shí)別圖像的概率圖;所述概率圖用于區(qū)分所述待識(shí)別圖像中像素是否屬于文本區(qū)域;根據(jù)所述概率圖從所述待識(shí)別圖像中檢測出文本區(qū)域;對(duì)所述文本區(qū)域進(jìn)行字符識(shí)別...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8模型的輕量化安全帽檢測方法和系統(tǒng),包括以下步驟:步驟S1,收集安全帽數(shù)據(jù)集,按照8:2的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集,并對(duì)圖片進(jìn)行標(biāo)注;步驟S2,構(gòu)建基于改進(jìn)YOLOv8模型的輕量化網(wǎng)絡(luò)模型;步驟S3,使用訓(xùn)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器視覺的抽煙檢測方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),其中方法包括:步驟S1:獲取現(xiàn)場圖像,分別輸入至訓(xùn)練好的第一分割檢測模型和第二分割檢測模型;步驟S2:得到由分割檢測模型輸出的目標(biāo)檢測結(jié)果及各目標(biāo)的位置描述符;步驟S3:對(duì)每一個(gè)所有...
          • 本申請(qǐng)公開了一種用戶興趣挖掘方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該用戶興趣挖掘方法通過將用戶的長期興趣和短期興趣分別建模,避免了將用戶的長期行為數(shù)據(jù)和短期行為數(shù)據(jù)整體建模,充分考慮到了短期行為數(shù)據(jù)受上下文影響的動(dòng)態(tài)變化...
          • 本發(fā)明涉及設(shè)備安裝技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種設(shè)備安裝的控制方法及執(zhí)行系統(tǒng),方法包括:獲取預(yù)先設(shè)定的零部件和操作流程的第一級(jí)對(duì)應(yīng)關(guān)系,并根據(jù)第一級(jí)對(duì)應(yīng)關(guān)系確定當(dāng)前操作流程中零部件,及對(duì)應(yīng)的第一級(jí)安裝方法;按照第一級(jí)安裝方法對(duì)零部件進(jìn)行第一級(jí)安裝控制...
          • 本發(fā)明公開了一種無人操作電鏟的關(guān)鍵性能評(píng)價(jià)方法,包括:步驟一、選取無人操作電鏟的關(guān)鍵性能評(píng)估指標(biāo);步驟二、獲取各關(guān)鍵性能評(píng)估指標(biāo)的重要性標(biāo)度平均值;步驟三、計(jì)算各關(guān)鍵性能評(píng)估指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重;步驟四、計(jì)算無人操作電鏟的綜合評(píng)價(jià)值,即可完成無人...
          • 本發(fā)明公開了一種促進(jìn)內(nèi)陸河流域生態(tài)恢復(fù)的生態(tài)可持續(xù)衡量分析方法,包括內(nèi)陸河流域生態(tài)系統(tǒng)功能和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)評(píng)價(jià)與空間格局特征分析,生態(tài)系統(tǒng)與可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)權(quán)衡協(xié)同分析及通過構(gòu)建內(nèi)陸河流域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展簇實(shí)現(xiàn)生態(tài)可持續(xù)差異化分區(qū)并提出調(diào)整措施...
          • 本發(fā)明公開了涉及智能管理技術(shù)領(lǐng)域的一種面向企業(yè)角色的智能體編排方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì),所述方法包括:獲取客戶數(shù)據(jù)和員工數(shù)據(jù),并基于所述客戶數(shù)據(jù)和所述員工數(shù)據(jù),構(gòu)建關(guān)于企業(yè)的知識(shí)庫和技能庫;在所述知識(shí)庫和所述技能庫中確定與待編排任務(wù)匹配的目標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法的慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法,包括:定義慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)和材料參數(shù),生成關(guān)于慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的三維幾何構(gòu)型;對(duì)三維幾何構(gòu)型進(jìn)行有限元仿真,得到包含性能指標(biāo)的仿真結(jié)果;對(duì)幾何參數(shù)和材料參數(shù)進(jìn)行若干次...
          • 本發(fā)明涉及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值算法的慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法,包括:定義慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)和材料參數(shù),生成關(guān)于慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的三維幾何構(gòu)型;對(duì)三維幾何構(gòu)型進(jìn)行有限元仿真,得到包含性能指標(biāo)的仿真結(jié)果;對(duì)幾何參數(shù)和材料參數(shù)進(jìn)行若干次...
          • 本發(fā)明涉及電力線路覆冰防治技術(shù)領(lǐng)域,特別是一種覆冰光纖復(fù)合架空地線拉力計(jì)算方法及系統(tǒng),包括獲取覆冰光纖復(fù)合架空地線固有參數(shù)和架線參數(shù);根據(jù)斜拋物線理論,基于狀態(tài)方程式推導(dǎo)拉力計(jì)算公式;利用該公式計(jì)算不同覆冰厚度下的線路拉伸力;通過結(jié)構(gòu)仿真軟...
          • 本發(fā)明涉及一種混凝土連續(xù)梁橋抗震韌性評(píng)估方法和系統(tǒng),其中,方法包括:步驟S1:建立混凝土連續(xù)梁橋的等效單自由度模型,并確定等效單自由度模型的等效質(zhì)量、等效剛度和等效阻尼比;步驟S2:獲取混凝土連續(xù)梁橋的目標(biāo)頻率,將所述目標(biāo)頻率作為所述等效單...
          • 本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,通過根據(jù)目標(biāo)對(duì)象的第一檢測流程的初始檢測數(shù)據(jù)和歷史摘要信息生成所述第一檢測流程對(duì)應(yīng)的第一檢測數(shù)據(jù),所述歷史摘要信息為所述第一檢測流程對(duì)應(yīng)的歷史檢測流程的第一檢測...
          • 本發(fā)明涉及變電站設(shè)備數(shù)據(jù)剝離技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于三維模型語義檢索的GIM設(shè)備數(shù)據(jù)剝離方法及系統(tǒng),方法包括:獲取目標(biāo)變電站設(shè)備信息,建立基于目標(biāo)變電站設(shè)備的第一信息結(jié)構(gòu)樹集合;建立基于目標(biāo)變電站設(shè)備的三維模型,并對(duì)三維模型進(jìn)行第一預(yù)處理;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于貝葉斯理論和深度學(xué)習(xí)的輪胎磨損預(yù)測方法,包括獲取輪胎胎冠中點(diǎn)的三軸加速度信號(hào),對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理以及時(shí)頻域特征的提取構(gòu)建數(shù)據(jù)集;建立深度貝葉斯殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,其中,深度貝葉斯殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型按照輸入輸出的順序依次為輸入層、...
          • 本公開提供了一種多站點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中,該方法包括:響應(yīng)于數(shù)據(jù)拷貝指令,控制第一站點(diǎn)的原始數(shù)據(jù)池中所有的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)拷貝任務(wù),將待遷移數(shù)據(jù)條帶拷貝至位于第一站點(diǎn)中的子站點(diǎn)的游離數(shù)據(jù)池;當(dāng)待遷移數(shù)據(jù)條帶完全拷貝...
          • 本申請(qǐng)涉及一種加工誤差估算方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中所述方法包括:獲取刀位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)處的加工誤差,所述刀位點(diǎn)基于目標(biāo)加工對(duì)象確定,所述刀位點(diǎn)對(duì)應(yīng)至少一個(gè)采樣點(diǎn);獲取所述目標(biāo)加工對(duì)象的目標(biāo)加工誤差,所述目標(biāo)加工誤差基于所述刀位...
          • 本發(fā)明提供一種生物啟發(fā)的機(jī)器魚游動(dòng)動(dòng)作學(xué)習(xí)方法和裝置,包括:基于采集的生物魚類游動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行魚類關(guān)鍵點(diǎn)提取,得到生物啟發(fā)式的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫;根據(jù)獲取的機(jī)器魚各關(guān)節(jié)的位置利用動(dòng)態(tài)軌跡法確定魚類游動(dòng)動(dòng)作序列;利用生物啟發(fā)式的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫預(yù)訓(xùn)練預(yù)先構(gòu)建的...
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